负责无人机集群飞控协同算法的设计、验证与落地，解决多机编队动态重构、冲突规避及大规模集群鲁棒性问题，支撑军方与民用领域的大规模集群应用

• 主导设计基于一致性算法的集群协同控制框架，融合强化学习（DDPG算法）优化编队队形保持策略，通过MATLAB/Simulink完成算法原型验证后移植至PX4飞控平台，实现100台多旋翼无人机的精准编队（队形误差<±0.2m）；支撑军方某演训任务，编队任务成功率100%，较传统队形控制策略提升30%的抗电磁干扰能力
• 核心解决集群动态重构中的路径规划问题，采用分布式A*算法结合激光雷达实时避障约束，通过ROS节点实现多机自主重构决策，重构时间从60s缩短至20s；在某应急救援项目地震模拟场景中，成功实现10台无人机在倒塌建筑群中的快速部署，任务完成率100%
• 开发集群飞控仿真验证平台，基于Gazebo进行多机物理仿真，结合ROS通信机制模拟1000台无人机的集群交互，验证算法可扩展性与鲁棒性；仿真与实装一致性从85%提升至95%，算法迭代周期从8周缩短至4.8周
• 主导技术沉淀与知识产权布局，撰写3项发明专利（1项已授权，专利号：ZL202310567890.1，涉及集群一致性控制与强化学习队形优化）；参与制定2项行业标准草案（《无人机集群协同控制技术规范》《多旋翼无人机飞控系统可靠性要求》），提升公司技术话语权

主导垂直起降固定翼无人机飞控系统架构设计与实现，解决固定翼与多旋翼模式切换稳定性问题，支撑工业级长航时任务落地

• 主导设计垂直起降固定翼混合控制架构，采用自适应控制补偿气动差异，结合滑模控制实现模式切换姿态稳定，切换姿态波动从±5°降至±1.5°；支撑某电网巡检项目1000公里长航时任务（续航12小时），全程零失控，客户满意度9.8/10
• 优化轨迹跟踪算法，基于MPC结合无人机气动模型（辨识升力/阻力系数等参数），Python完成模型调参，解决50m/s高速巡航轨迹偏差问题，横向误差从±2m缩小至±0.5m；满足电力巡检杆塔精准拍摄要求（偏差<±0.3m），项目验收100%通过
• 解决固定翼侧风着陆稳定性问题，设计LQR控制律优化舵面，结合EKF融合GPS与空速管数据实现实时风速估计，着陆滑跑距离从80m缩短至30m；适应沿海7级侧风机场，新增5家客户
• 开发OTA升级功能，采用bsdiff差分算法将升级包从10MB降至2MB，结合双分区回滚机制，升级成功率从95%提升至99.9%；支撑远程运维，降低现场维护成本30%（年省200万元）

负责小型多旋翼无人机飞控算法基础设计与量产适配，提升飞行稳定性与可靠性，支撑消费级与行业级产品落地

• 主导设计基于STM32H7的核心控制回路，采用改进型PID（积分分离+抗饱和）+互补滤波融合IMU与GPS数据，解决低速悬停漂移问题，悬停精度从±0.3m提升至±0.1m；产品通过IP54测试，量产5万台无重大故障（发生率<0.01%）
• 优化抗风算法，EKF融合气压计与光流数据构建风场估计模型（风速误差<±0.5m/s），实现7级风稳定飞行；产品抗风等级从5级升至7级，客户投诉率下降40%（月均从12单降至7单）
• 搭建HIL测试平台，用Vector CANoe模拟电机失效、IMU噪声等场景，验证故障诊断逻辑（阈值+机器学习分类器），故障响应时间从500ms缩短至100ms；满足民航局DO-178C Level B标准
• 配合硬件优化飞控功耗，调整算法周期至80Hz、采用定点数运算与睡眠模式，续航从30分钟延长至45分钟；助力消费级市场份额提升15%，年销量增加20万台

高可靠性工业级无人机飞行平台研发及民航适航验证项目

• 项目背景：工业级无人机在电力巡检、应急救援等场景中，常因强电磁干扰、低温高海拔等极端环境导致飞控失效、动力中断，客户投诉率达22%；核心目标是研发一款满足民航局CCAR-21部适航要求的工业级飞行平台，实现“环境适应性≥95%、故障间隔时间（MTBF）≥500小时”的关键指标，我作为研发负责人统筹硬件设计、软件算法及适航验证全流程。
• 关键难题：①电磁兼容性（EMC）不达标——第三方预测试中飞控系统受基站、雷达干扰的误报率达12%；②低温高海拔动力衰减——-30℃环境下无刷电机扭矩下降28%，无法维持悬停；③适航认证路径模糊——缺乏工业级无人机DO-160G标准的落地经验。
• 核心行动与创新：①EMC攻关：主导PCB分层屏蔽设计（电源层+地平面+信号层三重隔离），选用军规级SMA接插件，通过HFSS仿真优化天线布局，将干扰抑制率提升至92%；②动力系统优化：重新设计电机风冷散热鳍片（增大散热面积40%），搭配耐低温三元锂电池（工作温度-40℃~60℃），结合自适应PID算法动态调整油门响应曲线，解决低温扭矩衰减问题；③适航落地：牵头梳理DO-160G Class B标准条款，协调第三方机构完成振动、冲击、雷击等11项试验，输出200+页认证报告。
• 项目成果：①技术指标：EMC误报率降至0.8%，-40℃环境下连续飞行2小时无故障，MTBF达到580小时；②业务价值：完成民航局适航受理函，获取国家电网、中石油2个头部客户订单（合计800万元）；③团队成长：培养3名硬件/算法骨干，形成《工业级无人机EMC设计规范》《低温动力系统调试手册》2份标准文档。

小型化多旋翼无人机室内外复合导航与动态避障算法研发项目

• 项目背景：公司主打的小型多旋翼无人机（载重≤2kg）在仓储盘点、室内消防巡检中，因GPS信号遮挡导致定位漂移（误差达15cm），且动态障碍物（如货架、人员）避障响应慢（200ms），无法满足客户“厘米级定位、实时避障”的需求；我的角色是算法核心设计者，负责导航与避障算法的重构与验证。
• 关键难题：①多传感器融合延迟——视觉SLAM与IMU的数据同步误差导致定位跳变；②动态场景适应不足——传统A*算法无法应对仓储中移动的货架、工作人员；③计算资源受限——嵌入式平台（STM32H7）算力不足，实时性无法保证。
• 核心行动与创新：①融合算法优化：采用扩展卡尔曼滤波（EKF）融合光流传感器、激光雷达与IMU数据，将定位更新频率从10Hz提升至50Hz，漂移误差降至3cm；②动态避障设计：引入强化学习（DQN）训练障碍物预测模型，提前500ms识别移动目标，结合ROS框架实现实时路径重规划；③算力优化：对激光雷达点云进行体素滤波（减少70%数据量），将避障算法运行时间压缩至40ms以内。
• 项目成果：①性能提升：定位精度从15cm降至3cm，动态避障响应时间缩至50ms，支持10人/秒的移动目标识别；②业务落地：算法应用于公司“仓储巡检无人机”产品，获取京东物流、顺丰供应链3个客户订单，帮助客户降低35%的人工巡检成本；③个人成长：因算法贡献突出晋升为研发负责人，主导后续飞行平台的全栈研发。

支教时发现乡村小学因缺乏实验器材，科学课多停留在课本讲解。返校后联合实验室开发出百元级科学实验背包，内含20个基础实验器材。为确保可持续运营，设计配套视频课程与城乡结对系统，并培训132名大学生担任远程助教。项目覆盖9省47所学校后，学生科学兴趣评分提升35%。这段经历教会我用产品思维解决社会问题，当看到孩子们用自制望远镜发现土星光环时，我理解了教育的真谛是点燃可能性。